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上下文腐化（Context Rot）指 AI 系统因新旧数据冲突导致性能下降的问题，表现为响应延迟、幻觉增加。解决方案包括建立评估指标监控性能，并利用 Elasticsearch 等工具进行相关性检索和数据治理。分析师强调，企业需持续对抗上下文腐化，否则将引发模型有效性下降的恶性循环。

Together AI 的 CPD 架构通过引入缓存感知路由和共享 KV 缓存层级，将冷请求（全新上下文）和热请求（可复用上下文）的预填充计算分离。这种设计防止了计算密集的冷请求阻塞共享资源，使得热请求能快速复用缓存，从而在混合负载下将可持续 QPS 提升 35-40%，并保持更优的尾部延迟。

AI 基础设施资本支出正以每年近 2000 亿美元的规模爆炸式增长，这可能侵蚀科技巨头的利润。编码智能体（如 Claude Code）的采用率正在急剧上升，预示着巨大的生产力变革。地缘政治、芯片供应链瓶颈和能源限制是 AI 发展的关键制约因素。